Las metodologías para el diseño y gestión de proyectos son cada vez más necesarias y aplicadas con mayor frecuencia en el sector público en Latinoamérica. Continuamente hay actualizaciones y nuevos enfoques en la gestión de proyectos de inversión, por lo que el estudio en las metodologías es relevante a nivel investigativo. El diseño de instrumentos de investigación confiables que sirvan para promover el uso de estas metodologías es importante para asegurar la calidad en el proceso. Por lo que el objetivo de este estudio es diseñar y validar un instrumento que permita recolectar y gestionar sistemáticamente información de proyectos para obtener las variables que permitan definir la metodología apropiada para cada organización, en este estudio se ha tomado como referencia en el sector público la Subsecretaría de Recursos Pesqueros (SRP) en Ecuador. El instrumento, toma como referencia la Norma International Organization for Standardization (ISO) 10006, la Guía de Fundamentos de Gestión de Proyectos, por su nombre en inglés Project Management Body of Knowledge (PMBOK), las Metodologías de Diseño de Proyectos de la Universidad Politécnica de Cataluña (MDP-UPC) y de la Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo (SENPLADES) del Ecuador. Como resultado, se desarrolló una encuesta, a cuyo instrumento se realizó la validación interna y externa en función de parámetros de confiabilidad, contenido y constructo. Se realizó análisis factorial para determinar variables utilizando sistema estadístico SPSS. Finalmente, se cuenta con la validación del instrumento diseñado asegurando que es confiable y cumple con los parámetros necesarios para obtener variables que definan la metodología para elaboración de proyectos en el sector público de Ecuador.
The purpose of this article is to help to bridge the gap between sustainability and its application to project management by developing a methodology based on artificial intelligence to diagnose, classify, and forecast the level of sustainability of a sample of 186 projects aimed at local communities in Latin American and Caribbean countries. First, the compliance evaluation with the Sustainable Development Goals (SDGs) within the framework of the 2030 Agenda served to diagnose and determine, through fuzzy sets, a global sustainability index for the sample, resulting in a value of 0.638, in accordance with the overall average for the region. Probabilistic predictions were then made on the sustainability of the projects using a series of supervised learning classifiers (SVM, Random Forest, AdaBoost, KNN, etc.), with the SMOTE resampling technique, which provided a significant improvement toward the results of the different metrics of the base models. In this context, the Support Vector Machine (SVM) + SMOTE was the best classification algorithm, with accuracy of 0.92. Lastly, the extrapolation of this methodology is to be expected toward other realities and local circumstances, contributing to the fulfillment of the SDGs and the development of individual and collective capacities through the management and direction of projects.
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